Epigenetic features improve TALE target prediction.

Erkes, Annett; Mücke, Stefanie; Reschke, Maik; Boch, Jens; Grau, Jan

Erkes, Annett; Mücke, Stefanie; Reschke, Maik; Boch, Jens; Grau, Jan.

Afiliación

Erkes A; Institute of Computer Science, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Halle, Germany. annett.erkes@informatik.uni-halle.de.
Mücke S; Institute of Plant Genetics, Leibniz Universität Hannover, Hannover, Germany.
Reschke M; Institute of Plant Genetics, Leibniz Universität Hannover, Hannover, Germany.
Boch J; Institute of Plant Genetics, Leibniz Universität Hannover, Hannover, Germany.
Grau J; Institute of Computer Science, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Halle, Germany. grau@informatik.uni-halle.de.

BMC Genomics ; 22(1): 914, 2021 Dec 29.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34965853

Asunto(s)

Enfermedades de las Plantas; Xanthomonas; Proteínas Bacterianas/genética; Epigénesis Genética; Enfermedades de las Plantas/genética; Efectores Tipo Activadores de la Transcripción/genética; Xanthomonas/genética; Xanthomonas/metabolismo

Palabras clave

Chromatin; Computational prediction; DNA methylation; Transcription activator-like effector

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Enfermedades de las Plantas / Xanthomonas Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: BMC Genomics Asunto de la revista: GENETICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

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